刘振华著的《电商数据分析与数据化运营》从业务、数据、运营3个维度为电商的经营和决策提供了科学的方法论，是一部电商运营真经，真正做到了“业务中有数据，数据中有运营”。作者是资深的电商行业专家，从事商数据分析与数据化运营10余年，本书是他在多个知名电商品牌操盘多个千万级项目的经验总结。 为了增强本书的趣味性和读者的角色代入感，本书采用了纪实和叙事的写作手法，书中虚拟了3个核心人物： Alex：临危受命、勇挑重担、运筹帷幄的BI部门经理（资深数据分析师）。 叶子：有电商行业从业经验但是不懂数据分析的业务员。 大白：从其他行业转型到电商行业的数据分析师。 全书有两条主线： 暗线：叶子和大白在Alex的指导和帮助下成长为“精业务、精数据、精运营”的“三精”数据分析师的经历，这对数据分析师的职业
本书介绍了数据挖掘的基本概念，包括数据挖掘的常用算法、常用工具、用途和应用场景及应用状况，讲述了常用数据挖掘方法，如分类、聚类、关联规则的概念、思想、典型算法、应用场景等。此外，本书还从实际应用出发，讲解了基于日志的大数据挖掘技术的原理、工具、应用场景和成功案例。日志挖掘技术现在已得到了广泛的运用。通过以上内容的学习，读者将了解数据挖掘的基本概念、思想和算法，并掌握其应用要领。本书可以作为培养应用型人才的课程教材，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。
本书在介绍大数据发展背景、特点及主要技术层面的基础上，对大数据的数据采集、数据存储、常见计算模式和典型系统工具进行了分析介绍。本书同时对各种典型系统工具进行了讲解，包括大数据查询分析计算及典型工具（HBase、Hive）、批处理计算及典型工具（MapReduce、Spark）、流式计算及典型工具（Storm、Apex、Flink）、事件流及典型工具（Druid）等。本书提供了大量的实例和源代码供读者参考，指导读者快速、无障碍地了解和掌握常见大数据分析工具的使用。本书适合作为计算机及相关专业的教学用书，也可以作为大数据初学者的自学教材和参考手册。
本书在介绍R软件基本功能的基础上，介绍了数据挖掘十大经典算法的基本原理及相应的R语言实现范例，旨在使读者能够仿照范例快速掌握大数据分析的方法，从高维海量数据中挖掘有用的信息，使用合适的数据挖掘算法，解决实际问题。全书内容共12章，分别介绍R软件的使用方法、C4.5算法、k-means算法、CART算法、Apriori算法、EM算法、PageRank算法、AdaBoost算法、kNN算法、Naive Bayes算法、SVM算法及各算法的案例分析。本书理论部分简单明了，所有程序均经过R软件实际运行。本书各章自成体系，读者既可从头逐章学习，也可随意挑选自己需要的章节学习。读者可登录华信教育资源网www.hxedu.com.cn免费下载算法实例代码。本书既可作为高年级本科生、研究生相关课程的教材，也可作为不同领域数据分析人员的工具书，还可作为零基础读者的自学教材。
掌握数据可视化技术是未来工作和学习的能力，是展示理念和成果的重要手段。阅读并完成本书的实践，你将快速地学会数据获取、清洗、分析、可视化及发布的完整流程。本书以丰富的实践案例解析数据可视化的制作理念和具体方法，紧密围绕当前数据可视化领域的实际需求，全面介绍数据可视化的概念和技巧。本书包含基础知识、数据获取、数据清洗、数据分析、可视化基础和原则、数据可视化工具和可视化作品发布等内容，基于具体案例多角度启发和引导读者的创新思维，增强读者对抽象数据的把握及综合可视化能力的提升。本书内容通俗易懂，简明实用，配套的教学辅助资料可免费下载。本书适合零编程基础的数据可视化从业者和高校师生阅读，有一定工作经验的数据可视化工程师也可以从本书中学到大量实用的技能。
《经济学人》杂志年度推荐的三大可视化图书之一 《大数据》作者、《经济学人》大数据主编肯尼思·库克耶倾情推荐，称赞其为“关于数据呈现的思考和方式的颠覆之作” 亚马逊数据和信息可视化类图书排名第3位 畅销书《鲜活的数据》作者近期新力作及姐妹篇 第一本系统讲述数据可视化过程的的普及图书 这是一本教我们如何制作完美可视化图表，挖掘大数据背后意义的书。作者认为，可视化是一种媒介，向我们揭示了数据背后的故事。他循序渐进、深入浅出地道出了数据可视化的步骤和思想。本书让我们知道了如何理解数据可视化，如何探索数据的模式和寻找数据间的关联，如何选择适合自己的数据和目的的可视化方式，有哪些我们可以利用的可视化工具以及这些工具各有怎样的利弊。 作者给我们提供了丰富的可视化信息以及查看、探索数据的多元视角
本书针对计算机、信息管理和其他相关专业学生的发展需求，系统、全面地介绍了大数据技术与应用的基本知识和技能，详细介绍了大数据基础、大数据的行业应用、大数据的基础设施、大数据技术基础、Hadoop分布式架构、大数据管理、大数据分析、人工智能与机器学习、数据科学与数据科学家、开放数据的时代，以及大数据发展与展望等内容，具有较强的系统性、可读性和实用性。本书是为高等院校 大数据 相关课程全新设计编写、具有丰富实践特色的主教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员和管理人员参考，或作为继续教育的教材。 本书配套授课电子课件，需要的教师可登录www.cmpedu.com免费注册、审核通过后下载，或联系编辑索取（微信：15910938545，QQ：2850823885，email：2308140194@qq.com，电话：010-88379739）另外，为方便任课教师进行交流，提供本科计算机
本书按照简明、易读、突出实用的原则编写，书中所选案例均来自企业PDM项目实际，并在Siemens PLM Software Teamcenter 10平台上加以实现，同时由编者反复论证，全书图文并茂，并配以详尽准确的讲解步骤，使读者能够快速理解并掌握本书案例中所阐述的PDM实施方法和技巧。另外，本书每章都附有相应的练习题，供读者进行练习。读者通过学习本书，可以由浅入深、循序渐进地理解PDM的基本知识和原理，掌握企业PDM实施技能，逐步具有借助PDM平台提高企业研发核心能力，提升产品质量的工程素养。
本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和近期新研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。 本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都的参考书，是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材，可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。
本书详细介绍了一*大数据应用案例 电信用户行为分析，案例涉及数据预处理、数据存储与管理、数据分析和数据可视化等流程，涵盖Linux、MySQL、Hadoop、Spark、IntelliJ IDEA、Spring等系统和软件的安装与使用方法。案例采用的编程语言是Scala和Java。
《数据挖掘技术及其应用(精)》(作者杨杰、姚莉秀)系统地讲述了数据挖掘的基本概念和基本原理，并列举了在相应领域具有参考价值的算法及其改进和应用，是作者多年来从事教学和科研实践的成果。全书共9章，主要内容有：数据挖掘的基本概念和原理，数据预处理，各种分类、聚类和关联规则提取算法，以及在生物信息学、材料学中的实际应用案例。 《数据挖掘技术及其应用(精)》可用作计算机专业本科高年级学生或研究生的教材或参考书，也可供从事计算机信息处理、数据挖掘、工业优化等有关方面工作的科技人员参考。
本书以面向应用、面向实战为指导思想，紧扣企业技术人才培养的特点，在知识点讲解和实验中避免复杂的理论，使读者能快速上手体验、验证大数据处理的魅力，以激发读者的学习兴趣。 本书覆盖了大数据生命周期中的主要技术要点，全书共8章，第1章介绍大数据的产生和特点及思维的变革，第2章了解大数据生态系统，第3～7章按照大数据的生命周期，分别讨论大数据采集与预处理、大数据管理、大数据分析、大数据可视化、大数据应用的基本原理和方法，第8章讨论大数据安全面临的挑战。 本书可作为本科、高职院校大数据技术或数据科学课程的参考书或教材，也可供数据科学相关技术人员阅读。
